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江錦樺

人資主管

2022/01/09

你愛你的工作嗎? -員工敬業度3S模型
昨週六上午與久違的國中同學吃早午餐,聊天中同學A透露有離職念頭,身為公司人資(HR)馬上打開雷達,探詢同學想離職的原因及有興趣的職務,她主要工作經驗在行銷、業務主管且在上市知名的軟硬體廠都待過,屬於質優的金履歷人才,我立馬邀請她來試試看公司的行銷儲備主管機會。
下午我參加了某管顧公司辦理的個人年度目標設定活動,講師請學員B分享其今年目標,並以其為例說明如何從目標著手、找到關鍵領域、展開行動計畫,但我感興趣的是他剛從某國立大學森林系畢業但卻對coding有興趣,到資策會學了3個月Python,今年想找後端工程師的工作,下課後我主動與他攀談確認他想找工程師的尋職意願,並向他推薦公司的工程人才種子計畫,專門開缺給沒經驗的工程人才,成功錄取者經3個月培訓期才正式下單位工作,他聽完眼睛發亮馬上拿著手機展示他寫coding的作品,並跟我加Line把履歷傳來。此外,這場活動每組都配有助教,助教C剛好是我這組,她下課後歡迎學員加其Line,趁此與她一聊得知她目前是某新創科技公司產品企劃(PM),但因公司營運狀況不好年後不排斥看新工作機會,哇! PM剛好是公司需要的人才,我隨即將104人力銀行網上公司的PM職缺丟給她瞧瞧,也鼓勵她來試試。
我萬萬沒想到這寶貴的周末,透過聚餐、活動等,我就接觸到了3個人才,當下意識到我這找人的職業病應屬病的不輕,不過另一個角度也代表我對工作的敬業度!
相信企業都希望員工敬業度愈高愈好,但這點要從何得知呢? 如果公司有進行員工滿意度調查,可知整體員工敬業度高低,但如何得知某位員工的敬業度狀況呢? 則從其是否展現出3S來看,現在你試著思考以下的問題:
首先「Say」,你是否會樂於向同事、親友宣傳公司的正面資訊嗎? 向他們推薦公司產品、或當親友中有人想找工作時,你會主動推薦公司職缺希望他們一同加入公司嗎?
再者「Stay」 ,你是否對目前公司有強烈歸屬感,你目前一點離職念頭都沒有,甚至每天早上醒來想到要去公司上班總是挺開心的?
最後「Strive」,這是敬業度最高境界,你願意全力以赴,甚至不惜投入額外時間精力在工作中,你是否常全身心在工作上而忘記吃飯、下班時間? 若有需要假日配合加班你也二話不說呢?
前述問題你回答「Yes」愈多,那表示你愈愛現在的工作,對目前公司的敬業度很高,也能樂在工作中,那相信你也會有很好的工作表現,而對企業而言,有員工如你能對工作有高投入、對組織有極大向心力,想像若所有員工皆如此,則企業定有好的營運績效!
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11/15 12:57

【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10:最受歡迎的AI學習課程推薦
從AI基礎知識到應用,市面上提供了各種AI學習課程:AI線上課程、AI實體課程,無論您是初學者還是專業人士,都可以找到適合自己的AI課程。本文將為您揭曉2024年11月最受歡迎的AI課程排行榜,幫助您輕鬆找到優質的AI學習資源,快速掌握AI技能。
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行銷廣告文案+社群策略及內容+SEO生成+BingAI繪圖,一次學會生成式AI工具應用!
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知識貓星球

喵星人

16小時前

為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形?如何解決資訊不流通
數據孤島(Data Silos)是指在組織內部,不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立,影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性:數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問,其他部門無法獲取或使用這些數據,造成訊息流通不暢。
- 重複性:不同部門可能會儲存相同的數據,導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難:由於數據分散,企業難以進行全面的數據分析,影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙:不同部門使用的系統和平台可能不兼容,缺乏統一的數據標準和接口,導致數據無法共享。
2. 組織結構:各部門之間缺乏協作機制,可能出於自身利益考量而不願意共享數據,形成部門壁壘。
3. 數據治理不足:缺乏系統的數據治理策略,導致數據管理混亂,影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率:數據孤島會導致業務流程繁瑣,無法實現高效的跨部門協同,增加工作負擔。
✔ 影響決策:由於無法獲取全面的數據支持,管理層在做出決策時可能面臨困難,增加決策風險。
✔ 資源浪費:重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源,還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法:
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發,實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL(提取、轉換、加載)工具來整合數據,從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據,提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據,而數據湖則能處理結構化和非結構化數據,支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略,包括數據分類、質量標準和安全規範,能夠提高數據的質量和一致性,並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊,實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據,提升決策效率和準確性,並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能:使用API(應用程式介面)和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互,實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘,促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能:數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖,使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據,而不需要知道數據實際存儲的位置,從而提升數據訪問效率。
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